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python - 在 Python 3 中清理数据框

问题描述

我有一个数据框（haveleft），里面装满了离开服务的人以及他们离开的原因。'text' 列是他们的原因，但其中一些不是字符串。不多，所以我只想删除这些行，无论是就地还是新的数据框。下面的代码只是给了我一个只填充了 NaN 的数据框。为什么它不起作用？

cleanedleft = pd.DataFrame()
cleanedleft = haveleft[haveleft[haveleft['text'] == str]]
print(holder[0:10])

或者如果我删除“haveleft []”之一，我会得到一个空数据框

cleanedleft = pd.DataFrame()
cleanedleft = haveleft[haveleft['text'] == str]
print(holder[0:10])

我试图添加一个 type() 但似乎无法弄清楚如何做到这一点。

标签： pythonpandas

解决方案

它不起作用，因为 DataFrame 列不能包含混合类型；text即使某些值是数字，您的列也将是字符串或对象。您需要弄清楚如何表征不需要的数据并相应地删除它们。

例如，要删除“文本”仅包含数字的行，如您给出的单行示例：

cleaned = df[~df['text'].str.match('^\d+$')]

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